Material Tracking based Soft Sensor for Greenhouse Gas Emission Monitoring in Process Industries

日本語

本論文は、プロセス産業における温室効果ガス排出量をリアルタイムで監視するための、材料追跡に基づくソフトセンサーを提案している。AI技術を活用し、従来のハードセンサーに依存せずに排出量を推定することで、コスト効率の高い排出管理を可能にする。製造現場での実装により、Scope 1排出量の正確な把握と削減に貢献する。

English

This paper proposes a material tracking-based soft sensor for real-time greenhouse gas emission monitoring in process industries. By leveraging AI techniques, it estimates emissions without relying on traditional hardware sensors, enabling cost-effective emission management. Implementation in manufacturing sites contributes to accurate Scope 1 emission tracking and reduction.

日本のGX文脈において

日本の製造業では、SSBJ開示やカーボンニュートラル目標に向けて、排出量の正確な算定が求められている。本技術は、実測データに基づく排出モニタリングを可能にし、省エネ対策や報告の信頼性向上に寄与する。

In the global GX context

Globally, process industries face increasing pressure to accurately report GHG emissions under frameworks like TCFD and ISSB. This soft sensor approach offers a scalable, cost-effective solution for continuous emission monitoring, supporting companies in meeting disclosure requirements and improving operational efficiency.